公共交通機関のアクセシビリティレベル

公共交通アクセスレベル(PTAL) は、英国の交通計画において、地理的エリアの公共交通への アクセス レベルを評価するために時々使用される方法です。

PTAL は、任意の地点から最寄りの公共交通機関の停留所までの距離と、それらの停留所でのサービス頻度に基づいて計算されるシンプルで簡単な手法です。結果は 1 ～ 6 の等級 (サブ区分 1a、1b、6a、6b を含む) で表され、PTAL 1a は公共交通機関によるその場所へのアクセスが非常に悪いことを示します。PTAL 6b は公共交通機関によるアクセスが優れていることを示します。

PTAL計算は、もともと1992年にハマースミス・アンド・フラム区によって開発され、その後2004年にロンドン交通局によってロンドンの公共交通機関のアクセスを計算するための標準的な方法として採用されました^{[1] 。}グレーター・ロンドンやイングランド南東部 以外では一般的に使用されていません。

^{PTAL計算[2]}の最初の段階は、サイト（関心地点（POI）と呼ばれる）から最寄りのバス停と鉄道駅（鉄道にはロンドン地下鉄、DLR、路面電車も含まれます）までの徒歩距離を計算することです。これらの停留所と駅はサービスアクセスポイント（SAP）と呼ばれます。POIから一定の距離内にあるSAPのみが含まれます（バス停の場合は640m、鉄道駅の場合は960mで、標準的な想定歩行速度80m/分で、それぞれ8分と12分の歩行時間に相当します）。

次の段階では、SAP を運行する各ルートの朝のピーク時 (0815～0915 と定義) のサービス レベルを決定します。ルートの各方向でサービス レベルが異なる場合は、最も頻度の高いものを採用します。鉄道では、ルートは通常、特定の呼び出しパターンを持つサービスとして定義されます。たとえば、ハマースミス発ピカデリー線のサービスは、コックフォスターズからヒースロー行きとコックフォスターズからアクスブリッジ行きの 2 つの「ルート」に分けられます。

次に、各ルートの合計アクセス時間は、POI から SAP までの歩行時間とルート上のサービスの平均待ち時間 (つまり、ヘッドウェイの半分) を加算して計算されます。これは、合計アクセス時間で 30 (分) を割ることによって等価玄関頻度 (EDF) に変換されます。これは、合計アクセス時間を「ルートが POI の玄関先で利用可能であるかのように想定される平均待ち時間」に変換することを目的としています。

各ルートに重み付けが適用され、頻度の高いルートが他のルートよりも信頼性と魅力が増す様子をシミュレートします。各モード (バス、地下鉄、DLR、路面電車、鉄道など) ごとに、最も頻度の高いルートに 1.0 の重み付けが与えられ、そのモードの他のすべてのルートには 0.5 の重み付けが与えられます。

最後に、EDF と重み付けを乗算して各ルートのアクセシビリティ インデックスを生成し、すべてのルートのアクセシビリティ インデックスを合計して POI の全体的なアクセシビリティ インデックスを生成します。

このアクセシビリティ インデックス (AI) は、バンド システム (AI 0.00～5.00 は PTAL 1、5.01～10.00 は PTAL 2 など、スコアが 25 以上の場合は PTAL 6 になります) を通じて PTAL グレード (1～6) に変換できます。

TfLは2015年にWebCAT自動計算機を導入した。^[3]

PTAL はロンドンの開発計画ツールとして使用され、許可された駐車基準と開発密度の両方を決定します。大規模な敷地開発 (ロンドン自治区がグレーター ロンドン庁を指すもの) は、PTAL が低い (つまり、公共交通機関が貧弱な) エリアではより多くの駐車を許可し、その逆もまた同様とする計画ガイドラインに従う必要があります。また、許可された開発密度を PTAL に関連付けます (つまり、公共交通機関が充実しているエリアでは、住宅やオフィスの密度が高くなる場合があります)。

TfL には、 GISと時刻表データを使用して広範囲にわたる PTAL を計算するソフトウェアもあり、通常、その結果は PTAL グレードに関連する色付きの帯が付いた地図になります。

ロンドンPTAL ^[4]法は、2014年にBhargav AdhvaryuとJay Shahによってインドの状況で初めてアフマダーバードに適用されました（図Ahmedab​​ad PTAL 2014を参照）。 ^[5]他のインドの都市のPTALマッピングが進行中の場合。ロンドンの方法では、興味のあるポイント（POI）は実際の開発（建物など）によって考慮されました。しかし、アフマダーバードでは、研究時点で建物のフットプリントデータが利用できなかったため、POIを1 km ^2のグリッドの重心として解釈することによって方法が逸脱しました。研究の目的がマクロスケール（つまり、開発/マスタープランレベル – 研究エリアは465 km ²）でのPTALの影響を調査することであったこととデータの制約を考えると、グリッドセルアプローチは正当化されるように思われました（比較についてはSuratの適用のセクションで説明します）。さらに、計算が大幅に高速化されました。

ロンドン方式をアーメダバードに適応させるその他の方法としては、歩行速度と公共交通機関サービスの信頼性の仮定を再検討することが挙げられる。アーメダバードの道路のほとんどには歩道がなく、あったとしても露天商や駐車場で占められていることが多い。そのため、人々は道路（アスファルト舗装）を歩かざるを得ず、安全でない潜在的に危険な状況が生まれるため、短距離の移動であっても歩行は可能な限り避けられる。この不快感を考慮して、歩行速度はロンドンで使用されている毎分80メートルに対して毎分60メートルに減速された（いくつかのサンプルに基づく）。ロンドンの場合に追加された信頼性係数（追加の待ち時間を見込むため）は、バスと鉄道サービスでそれぞれ2分と0.75分であった。アフマダーバードでは、これは市バス（AMTS）では2.5分、BRTSでは1分に変更され（経験的観察に基づく）、提案されているメトロレールであるアフマダーバードメトロ（2019年3月に一部運行を開始）では0.75分は変更されませんでした。最後に、ロンドンでは、バスと鉄道のSAPまでの閾値歩行距離としてそれぞれ8分（つまり、640メートル）と12分（つまり、960メートル）が使用され、これらの距離を超えるSAPは拒否されます。ただし、アフマダーバードでは、公共交通機関のために歩く意思があるかどうかを判断するための調査は実施されていません。そのため、POI（他のどのPOIでも考慮されていない）から最も遠いSAPが測定され、993メートルであることが判明しました。60メートル/分では、約16分の歩行意思があり、これは妥当と思われます。

アーメダバードの研究^[5]では、PTALマッピングのいくつかの使用法について議論されました。

1. アクセスが悪い地域を認識して既存の公共交通システムを改善し、意思決定者が公共交通システムへの投資を優先し、非自動車交通インフラをサポートできるようにします。
2. 駐車ポリシーを策定します。たとえば、PTAL が低い、または中程度の地域を補完するためにパーク アンド ライド施設を提供し、PTAL が高い地域では駐車を制限したり、駐車料金を高く設定したりすることができます。
3. 土地利用ゾーニングと公共交通機関のアクセシビリティを統合します。将来の交通改善を PTAL 計算に組み込むことができるため、将来の PTAL マップは、公共交通指向型開発 ( TOD ) の導入を含む地方自治体の土地利用およびゾーニングの決定をサポートする重要なツールになります。これは、PTAL がすでにPOI からの歩行可能性基準 (TOD の 6 つの D のうち重要な D (交通機関までの距離)) を組み込んでいるためです。また、土地利用と交通の相互作用モデルを使用して「what if」シナリオをテストするのにも役立ちます。
4. PTAL マップは、特に公共交通機関に縛られている低所得世帯が居住地の選択に役立てることができます。不動産開発業者 (住宅や商業スペースを供給する) は、PTAL マップ (既存と将来の両方) を使用して、潜在的なプロジェクト (特に低所得者向け住宅と産業) を特定できます。一方、政府機関は PTAL マップを使用して社会住宅プロジェクトを特定できます。

アフマダーバードのケーススタディを基にして、^[5] PTALはBhargav Adhvaryu、Abhay Chopde、Lalit Dashoraによってスーラトに適用されました。 ^[6]このアプリケーションは、2つの点でアフマダーバードの研究を超えています。まず、人口密度マップをPTALマップに重ね合わせ（人口密度を重ねたスーラトPTAL 2016の図を参照）、PTALマップを公共交通機関への投資決定に役立てるより良い方法を示しています。次に、将来の交通投資オプションを評価するためのPTALの使用を示しています。2021年のPTALマップ（図スーラトPTAL 2016 vs. 2021（将来）を参照）は、PTALの戦略的使用を「what-if」シナリオ作成に実証するために、将来の（そしてコミットされた）提案に関する情報に基づいて生成されました。スーラト研究では、比較のためにグリッド サイズによる PTAL マップ解像度の変化を示すことにより、データとリソースが制限された状況での PTAL マッピングに1 km ^{2グリッドを使用することを明確に正当化しました (図「}さまざまなグリッド サイズの PTAL マップの比較 (スーラト) 」を参照)。もちろん、市内の特定のエリア向けに、より小さなグリッドのマイクロ PTAL マップを作成することもできます。これを使用して、地域レベルで公共交通インフラの提供を微調整できます。

スーラトの研究では、PTALマッピングのいくつかの使用法について議論した。[1]公共交通機関への投資の優先順位付け[2]開発/マスタープランへの交通機関の統合[3]駐車政策への情報提供[4]居住地選択の改善と手頃な価格の住宅供給の最適化[5]アーメダバードでの別の研究に基づく都市貧困層のモビリティニーズの理解^[7] 。この研究では、PTALが高い地域に住んでいることが、公共交通機関による目的地への高いアクセス性につながるとは限らないと主張しており、特に月や季節によって仕事の行き先が変わる都市貧困層（建設作業員、臨時労働者、露天商など）はそうである。都市貧困層の住宅位置をPTALマップに重ね合わせると、モビリティを高めるための特定のエリアを特定できる（スラム街とチャウルの位置を重ね合わせた図Ahmedab​​ad PTAL 2017を参照）。  

インドの都市のPTAL分析は、PTALをラクナウに適用することで継続されました。^[8]アーメダバードとスーラトのPTAL分析に採用された方法論は、ラクナウのPTALマップを作成するために使用されました。ベースラインと暫定的にコミットされたシナリオのマップは、都市計画策定プロセスを改善するためのPTALの適用に関するさらなる研究の基礎となりました。PTALの最初の適用は、法定開発計画を強化することでした。PTALマップは、土地利用と交通の提案の整合性を検証するために、提案された開発計画に重ね合わされました（人口密度に重ねられたラクナウPTAL 2020（ベースラインシナリオ）の図を参照）。近い将来に開発される可能性が最も高いエリアのPTALを改善するために、新しい公共交通ネットワークが推奨されました。2番目の適用は、公共交通機関指向型開発のゾーニングを改善することでした。3番目の適用は、公共交通機関をより包括的にすることを目的としています。対照的に、スラム街はPTALが高い地域にあった。推奨事項には、PTALが高い地域での手頃な価格の住宅プロジェクトの提案が含まれていた。検討された4番目のアプリケーションは、ミクロレベルの計画を強化することだった。1 km ^{2の領域を100 m 2の}グリッドを使用して評価した。PTAL分析により、PTALが悪い地域が明らかになった。歩行者インフラと道路の接続性の質の改善が推奨され、このようにして生成された新しいPTALマップは、PTアクセシビリティの改善を実証した（図「ラクナウPTAL：マクロ対ミクロ」を参照）。著者らは、このツールを組み合わせて全体的なダッシュボードを開発することも提案した。これは、利害関係者が土地利用と交通の統合に焦点を当てたより情報に基づいた決定を行うために使用できる。

インドの都市のPTAL分析は、カルナタカ州で最も急速に成長している都市の1つである双子都市地域であるフブリ・ダールワード^{[9]へのPTALの適用を継続しました。分析は、アーメダバード[5]}とスーラト^[6]に採用された方法論に基づいており、新しい方法論的革新（以下で説明）が加えられています。この都市は、開発のための新しい領域を開拓したマスタープラン2031改訂II（2017年に作成され、2019年に承認されました）に従っています。これにより、現状の分析に基づいて計画されている将来の開発に関連して、公共交通機関ネットワークのアクセシビリティを分析する必要性が確立されました。このマッピングは、既存のアクセシビリティ レベルを視覚的に表現します (図2011 年の国勢調査の人口密度に重ねた Hubli-Dharwad PTAL 2020 (基準年) を参照)。これは、マスター プランの準備における意思決定プロセスを促進し、将来の公共交通機関への投資を導き、土地利用の配分を合理化し、手頃な価格の住宅の立地場所を決定し、公共交通指向型開発 ( TOD ) ゾーンの区分をサポートするためにさらに使用できます。基準年の PTAL は、PTAL を将来の年と比較するためにも重要です。

この調査では、PTALマップを、ハブリー・ダールワッドがコンパクトで公平な都市として成長することを想定し、提案されているマスタープラン2031に重ね合わせました。重要な方法論的ステップは、基準年のPTALマップから始めて、既存の土地利用、雇用密度、開発と需要の可能性、PT改善のレイヤーを重ね、2031年に向けた堅牢な公共交通機関中心の開発計画を作成することでした（図「堅牢なPT中心の将来計画（2031）に到達するための方法論」を参照）。これらの将来（2031年）のPT改善を考慮して、PTALが作成されました（図「バス高速輸送システムとミニバスフィーダーシステムを備えたハブリー・ダールワッドPTAL 2031（将来年）」を参照）。ご覧のとおり、基準年（2020年）の平均アクセシビリティ指数は3.6（バス/時）で、2031年には5.5バス/時に改善されます。

既存の職業紹介所と提案された開発との同期を確保するために、公共交通機関のインフラを改善するよう勧告されました。また、マスタープランで提案された手頃な価格の住宅の場所に PTAL マップを重ねて、公共交通機関へのアクセス性を評価し、これらのゾーンへの接続性を改善するよう勧告されました。BRT 回廊に沿った TOD ゾーンの境界設定案も PTAL マップに重ねて、ゾーンのアクセス性レベルを検証しました。

• グレーター・マンチェスター交通局は、グレーター・マンチェスター・アクセシビリティ・レベル（GMAL）方式を開発しました。これはPTAL計算に似ていますが、サービス・アクセス・ポイントまでの直線距離を使用します。また、需要に応じた交通サービス「ローカル・リンク」の追加スコアも含まれています。 ^[10]

ニューサウスウェールズ州交通局もPTAL方式の改良版を使用している。^[11]

PTAL は、ある地域における公共交通機関の提供 密度を明確に示す単純な計算 (スプレッドシートで簡単に実行可能) ですが、2 つの重要な問題があります。

• サービスが実際にどこに行くかは考慮されません。たとえば、道路の下部まで 10 分ごとに運行するバスは、市内中心部まで 12 分ごとに運行するバスよりも優れていると考えられます。
• より遠いサービス アクセス ポイントを除外するために恣意的なカットオフを使用すると、それらのカットオフ距離のすぐ外側の場所へのアクセス能力が過小評価されます。たとえば、キングス クロスから 960 m のポイントの PTAL は 6 になる可能性があり、同じ駅から 961 m のポイントの PTAL は 1 または 2 になる可能性があります。

アクセシビリティ モデリングは、これらの問題の解決策として提案されています。このモデリングでは、 GIS を使用して、関心のあるポイントの周囲のグリッド ポイントまでの公共交通機関によるドアツードアの移動時間を計算し、等時線マップ(移動時間等高線) のセットを作成します。このマップ内で、国勢調査データを使用して職場、世帯、または居住者の数を計算できます。この方法では、PTAL よりも多くの要素が考慮されますが、はるかに時間がかかり、GIS ソフトウェアと方法論に関する一定の専門知識が必要です。

• アクセシビリティ（交通）
• 圧迫荷重 – 乗客数が多いと圧迫につながる
• 強制ライダー
• 等時線マップ
• 利用者数（交通機関）  – サービス利用者数
• 乗客搭乗率 – 公共交通機関の稼働率
• 1時間当たりの乗客数（方向別）  – 交通ネットワークの乗客容量の指標
• トランジット砂漠 – トランジットが不足している地域
• 交通格差 – 交通機関へのアクセスの不平等

• ロンドン計画における駐車基準はPTALにリンクされている
• 開発管理のための公共交通機関のアクセシビリティ評価の進歩 - 提案された方法論 - 公共交通機関のアクセシビリティ計算に対する代替のアクセシビリティモデリングアプローチを提案する PTRC 会議で発表された論文
• – ポイントを選択するための地図付きTfL PTAL計算機